Python day 9(6) 调试

2018-06-18 00:27:11来源:未知 阅读 ()

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程序能一次写完并正常运行的概率很小,基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修正。有的bug很简单,看看错误信息就知道,有的bug很复杂,我们需要知道出错时,哪些变量的值是正确的,哪些变量的值是错误的,因此,需要一整套调试程序的手段来修复bug。

法一:用print() 函数,把可能有问题的变量打印出来看

1 def foo(s):
2     n = int(s)
3     print('>>> n = %d' % n)
4     return 10 / n
5 
6 def main():
7     foo('0')
8 
9 main()

 执行后在输出中查找打印的变量值

1 $ python err.py
2 >>> n = 0
3 Traceback (most recent call last):
4   ...
5 ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

print()最大的坏处是将来还得删掉它,想想程序里到处都是print(),运行结果也会包含很多垃圾信息。

法二:断言(凡是用print()来辅助查看的地方,都可以用断言(assert)来替代)

1 def foo(s):
2     n = int(s)
3     assert n != 0, 'n is zero!'
4     return 10 / n
5 
6 def main():
7     foo('0')

 

assert的意思是,表达式n != 0应该是True,否则,根据程序运行的逻辑,后面的代码肯定会出错。

如果断言失败,assert语句本身就会抛出AssertionError

1 $ python err.py
2 Traceback (most recent call last):
3   ...
4 AssertionError: n is zero!

 

程序中如果到处充斥着assert,和print()相比也好不到哪去。不过,启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert

1 $ python -O err.py
2 Traceback (most recent call last):
3   ...
4 ZeroDivisionError: division by zero

 

关闭后,你可以把所有的assert语句当成pass来看。

法三:logging

assert比,logging不会抛出错误,而且可以输出到文件

1 import logging
2 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
3 
4 s = '0'
5 n = int(s)
6 logging.info('n = %d' % n)
7 print(10 / n)

 

输出为:
1 $ python err.py
2 INFO:root:n = 0
3 Traceback (most recent call last):
4   File "err.py", line 8, in <module>
5     print(10 / n)
6 ZeroDivisionError: division by zero

 

这就是logging的好处,它允许你指定记录信息的级别,有debuginfowarningerror等几个级别,当我们指定level=INFO时,logging.debug就不起作用了。同理,指定level=WARNING后,debuginfo就不起作用了。这样一来,你可以放心地输出不同级别的信息,也不用删除,最后统一控制输出哪个级别的信息。

法四:pdb(启动Python的调试器pdb,让程序以单步方式运行,可以随时查看运行状态。)

程序代码为:
1 s = '0'
2 n = int(s)
3 print(10 / n)

然后启动:

1 $ python -m pdb err.py
2 > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(2)<module>()
3 -> s = '0'

 

以参数-m pdb启动后,pdb定位到下一步要执行的代码-> s = '0'。输入命令l来查看代码

1 (Pdb) l
2   1     # err.py
3   2  -> s = '0'
4   3     n = int(s)
5   4     print(10 / n)

 

输入命令n可以单步执行代码

1 (Pdb) n
2 > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(3)<module>()
3 -> n = int(s)
4 (Pdb) n
5 > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(4)<module>()
6 -> print(10 / n)

 

任何时候都可以输入命令p 变量名来查看变量

1 (Pdb) p s
2 '0'
3 (Pdb) p n
4 0

 

输入命令q结束调试,退出程序

1 (Pdb) q

 

这种通过pdb在命令行调试的方法理论上是万能的,但实在是太麻烦了,如果有一千行代码,要运行到第999行得敲多少命令啊。

 

法五: pdb.set_trace()(这个方法也是用pdb,但是不需要单步执行,我们只需要import pdb,然后,在可能出错的地方放一个pdb.set_trace(),就可以设置一个断点

1 # err.py
2 import pdb
3 
4 s = '0'
5 n = int(s)
6 pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
7 print(10 / n)

 

运行代码,程序会自动在pdb.set_trace()暂停并进入pdb调试环境,可以用命令p查看变量,或者用命令c继续运行

 1 $ python err.py 
 2 > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(7)<module>()
 3 -> print(10 / n)
 4 (Pdb) p n
 5 0
 6 (Pdb) c
 7 Traceback (most recent call last):
 8   File "err.py", line 7, in <module>
 9     print(10 / n)
10 ZeroDivisionError: division by zero

 

这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多,但也高不到哪去。

 

法六:IDE

如果要比较爽地设置断点、单步执行,就需要一个支持调试功能的IDE。目前比较好的Python IDE有:

Visual Studio Code:https://code.visualstudio.com/,需要安装Python插件。

PyCharm:http://www.jetbrains.com/pycharm/

另外,Eclipse加上pydev插件也可以调试Python程序。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 





 

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